宏觀經(jīng)濟因素的中國高速公路交通量增長預(yù)測模型

傳統(tǒng)的gm（i，1）模型在仿真和模擬時對原始數(shù)據(jù)序列依賴度很高，使得在有一定擾動的原始序列數(shù)據(jù)，會使得在預(yù)測高速公路交通量時存在與真實值便宜度過大，并且運算復(fù)雜，為解決這一問題，采用分數(shù)階累加的方式獲得分數(shù)階累加值，這樣就能減弱原始數(shù)據(jù)中擾動對仿真和預(yù)測值的影響，有效的提高了預(yù)測的準確度。應(yīng)用實例分析，表明0．5階gm（i，1）模型的平均相對誤差為7．71％和0．1階gm（1，1）模型的平均相對誤差為7132％優(yōu)于傳統(tǒng)的gm（i，11仿真預(yù)測模型的平均相對誤差11．21％。

本文將灰色理論引入交通預(yù)測中進行建模,并在某高速上進行實例分析,該方法具有較高的可靠性和實用性.

高速公路交通量預(yù)測過程涉及眾多的輸入因素,其中許多因素的不確定性將導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果存在一定程度的風險。該文運用風險分析方法,對影響交通量的風險因素進行了分類和識別,闡述了風險的產(chǎn)生及其特性,估計了主要風險因素的概率分布,并用蒙特卡羅方法對未來交通量進行了模擬,得到了交通量的概率分布曲線,為合理計算高速公路建設(shè)規(guī)模與制定投資決策提供了可靠依據(jù)。

傳統(tǒng)的gm（i，1）模型在仿真和模擬時對原始數(shù)據(jù)序列依賴度很高，使得在有一定擾動的原始序列數(shù)據(jù)，會使得在預(yù)測高速公路交通量時存在與真實值便宜度過大，并且運算復(fù)雜，為解決這一問題，采用分數(shù)階累加的方式獲得分數(shù)階累加值，這樣就能減弱原始數(shù)據(jù)中擾動對仿真和預(yù)測值的影響，有效的提高了預(yù)測的準確度。應(yīng)用實例分析，表明0．5階gm（i，1）模型的平均相對誤差為7．71％和0．1階gm（1，1）模型的平均相對誤差為7132％優(yōu)于傳統(tǒng)的gm（i，11仿真預(yù)測模型的平均相對誤差11．21％。

針對具有跳躍性的中長時數(shù)據(jù)預(yù)測,提出一種改進加權(quán)灰色gm(1,1)模型對高速公路收費站交通量進行預(yù)測.將原始交通量數(shù)據(jù)經(jīng)過1階弱化和1-ago處理后,利用灰色關(guān)聯(lián)度對初始值的取值進行加權(quán)優(yōu)化,同時對背景值采取光滑優(yōu)化處理,從而組合成新型灰色gm(1,1)模型.應(yīng)用某收費站實際交通量統(tǒng)計數(shù)據(jù)來驗證新型灰色gm(1,1)模型算法預(yù)測準確性,結(jié)果表明:改進加權(quán)灰色gm(1,1)模型具有更好的適用性和準確性.

本文介紹了transcad軟件的特點及其功能，作為交通規(guī)劃軟件對濟南至東營高速公路的未來特征年的交通量進行了預(yù)測，并提出了應(yīng)用該軟件的不足。

基于甘肅高等級公路收費年收入的統(tǒng)計數(shù)據(jù),結(jié)合其收入和交通量之間的粗略關(guān)系,運用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測高等級公路各收費站年收入,從而間接地對高等級公路交通流量進行預(yù)測,為提高高速公路的管理與服務(wù)水平,對提高高等級公路管理部門的信息感知能力和應(yīng)急處置能力、提高路網(wǎng)運行效率、建設(shè)和諧高等級公路具有極其重要的意義。

引言高速公路交通量預(yù)測是高速公路建設(shè)項目可行性研究報告的一項重要內(nèi)容,它是進行交通量現(xiàn)狀評價、綜合分析建設(shè)項目的必要性和可行性的基礎(chǔ),是確定高速公路建設(shè)項目的技術(shù)等級、工程規(guī)模、效益分析的主要依據(jù)。同時,其準確率直接關(guān)系高速公路投資回報率,甚至影響項目國民經(jīng)濟評價及財務(wù)評價。根據(jù)調(diào)查資料和工程項目的性質(zhì)選用不同的預(yù)測方法,國內(nèi)、外已提出的各種預(yù)測方法多達200種左右,但用于實際操作的較少,如頭腦風暴法、專家預(yù)測法、

雖然影響交通量增長的因素有很多,但有兩點是最重要的,一個是國民經(jīng)濟的發(fā)展現(xiàn)狀,一個是經(jīng)濟總量與經(jīng)濟結(jié)構(gòu),前者是主導(dǎo)因素,后者為具體因素。本文基于高速公路入口處的交通量,對探討高速公路出入口交通量與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的相關(guān)性提出了建議,旨在提高公路網(wǎng)規(guī)劃的科學性。

區(qū)域高速公路網(wǎng)是區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施,為預(yù)測區(qū)域高速公路網(wǎng)交通量,引入經(jīng)濟學中的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),以人均gdp、人口密度為參數(shù)構(gòu)建運輸需求函數(shù),基于運輸需求函數(shù)構(gòu)建區(qū)域高速公路網(wǎng)交通量預(yù)測模型。模型能以簡單的因素分析基礎(chǔ),對區(qū)域高速公路網(wǎng)交通量進行預(yù)測,為區(qū)域公路網(wǎng)交通量預(yù)測提供了新的思路決策依據(jù)。

目前高速公路交通預(yù)測方法側(cè)重分析跨區(qū)域問的公路交通需求，難以有效反映高速公路進入城市連綿建成區(qū)后，其承擔的城市交通對交通量的影響，既有公路交通量預(yù)測方法不大適用于城區(qū)段高速公路交通量預(yù)測。對公路交通量預(yù)測方法進行改進，建立了適用于城區(qū)段高速交通量預(yù)測的傳統(tǒng)公路交通量預(yù)測方法和城市交通預(yù)測方法相結(jié)合的組合預(yù)測方法。組合預(yù)測方法以成熟的城市交通預(yù)測流程為基礎(chǔ)，交通生成和交通分布階段采用兩種方法分別平行進行預(yù)測。在交通分布／交通方式劃分階段，利用公路交通量預(yù)測方法預(yù)測所得項目影響區(qū)車輛od矩陣，對城市交通規(guī)劃模型獲得的分車型od矩陣進行校正。最后利用校正后的od矩陣在城市交通規(guī)劃模型中進行分配得到預(yù)測結(jié)果。該預(yù)測方法已應(yīng)用于廣深沿江高速沙井互通工程可行性研究交通量預(yù)測。

論文 題目bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高速公路交通量預(yù) 測中的應(yīng)用 作者孫學毅孫學凡 指導(dǎo)老師汪海洋 帶隊老師冉北 學校名稱欒川縣第一高級中學 摘要：本文介紹應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高速公路交通量的預(yù)測，采用 matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，運用該模型對 高速公路的收費情況進行預(yù)測，從而間接預(yù)測該高速公路的交通量。 abstract;thisarticleintroduceshowtousethebpneuralnetworkin freewaytrafficvolumeforecasting,adoptingthematlabneuralnetworks toolboxfunctiontobuildtheneuralnetworksforecast

分析了專用公路交通量預(yù)測的影響因素,把專用公路交通量預(yù)測分為3類:a類機械變化交通量、b類園區(qū)誘增交通量及c類趨勢交通量。提出了3類交通量的預(yù)測方法,并通過實例應(yīng)用,驗證了預(yù)測方法的可行性。

高速公路交通量(道路上行駛的各類車輛的車流量)的大小反應(yīng)了社會經(jīng)濟發(fā)展對高速公路的交通需求。本文將影響上海市交通量的因素歸納為社會經(jīng)濟類、交通設(shè)施類和公共政策類三大類,并逐層細化。運用聚類分析對交通量(即因變量)進行歸納,使用相關(guān)性分析對影響因素(即自變量)進行篩選。采用一元線性回歸和彈性回歸模型研究了人均gdp對不同類別交通量的影響程度,并對比分析了各個模型的優(yōu)劣。

區(qū)域公路交通量的科學預(yù)測是區(qū)域公路網(wǎng)規(guī)劃的前提和基礎(chǔ)。在分析了我國從1980年以來公路交通工具的變化后，指出今后應(yīng)以小汽車作為公路交通量衡量的標準，在此基礎(chǔ)上，運用四階段預(yù)測分析理論，研究和建立了適合的公路交通量預(yù)測模型和方法，對公路交通量的分布、交通方式等進行了預(yù)測分析。

以宏觀動態(tài)交通流模型為基礎(chǔ),分析了模型中各個參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系.給出了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的高速公路交通流預(yù)測模型建立的方法,對高速公路進行建模.該模型可以通過對高速公路交通流信息的實時采集對參數(shù)進行動態(tài)的修正,達到交通流信息預(yù)測的準確性要求.

交通量的預(yù)測對公路隧道運營期通風系統(tǒng)的節(jié)能降耗具有重大意義,將新型小樣本學習機器高斯過程引入隧道交通量預(yù)測,提出了一種組合核函數(shù),用以改善單一核函數(shù)高斯過程的泛化性能,在網(wǎng)絡(luò)訓練過程中采用粒子群優(yōu)化算法,自動搜尋泛化性能最好的高斯過程超參數(shù),形成粒子群高斯過程耦合算法,并編寫了相應(yīng)的計算程序.對某公路隧道交通量進行了預(yù)測,結(jié)果表明：組合核函數(shù)高斯過程最大預(yù)測相對誤差僅為4.41%,平均相對誤差為1.96%;兩種單一核函數(shù)高斯過程最大預(yù)測相對誤差均為6.68%,平均相對誤差分別為2.7%和2.67%;粒子群高斯過程耦合模型可以高精度地用于隧道交通量預(yù)測,且組合核函數(shù)可以提高單一核函數(shù)的泛化性能,并為其他類似工程提供借鑒.

交通量是一個不平穩(wěn)的時間序列,在不確定性條件和缺乏數(shù)據(jù)資料的情況下,交通量的預(yù)測是一個較復(fù)雜的問題。灰色馬爾科夫鏈模型是一種結(jié)合經(jīng)典灰色理論和馬爾科夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移行為的預(yù)測模型。該模型在灰色預(yù)測理論的基礎(chǔ)上,再對隨機波動大的殘差序列進行馬爾科夫預(yù)測,實現(xiàn)了兩者的優(yōu)勢互補,克服了兩者的不足。以太原市漪汾橋斷面的交通量的數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)灰色gm(1,1)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上建立交通量的灰色馬爾科夫鏈模型,研究表明,該模型在交通量的預(yù)測方面相對傳統(tǒng)的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。

中國高速公路交通廣播是由交通運輸部和中央人民廣播電臺聯(lián)合打造的國家級交通廣播。在河北省高速公路管理局所屬的高速公路沿線,建設(shè)高速公路交通廣播信號覆蓋系統(tǒng),能提高高速公路交通信息服務(wù)質(zhì)量,為公路出行者和城鎮(zhèn)居民提供高品質(zhì)調(diào)頻廣播節(jié)目,及切實有用的路況信息服務(wù),奎面提升河北省高速的公路運輸服務(wù)水平。

京沈高速公路(天津段)全長37.178公里(k61+208～k98+387),全線為雙向六車道。路基寬度為34.5米,路面寬30米(0.75×2+3.0×2+3.75×6)。行車道設(shè)計彎沉為33(0.01毫米),超車道設(shè)計彎沉為20.4(0.01

以浙江省共84個高速公路歷年的投資情況作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過樣本修正和曲線擬合,對高速公路造價增長的內(nèi)在規(guī)律進行了分析,并分析了高速公路造價增長與國民經(jīng)濟發(fā)展之間的相關(guān)聯(lián)系以及浙江省高速公路未來造價的變化趨勢。由于未來的經(jīng)濟發(fā)展速度以及公路造價增長情況,都可能受到國家各項政策和法規(guī)調(diào)控的影響,故此預(yù)測僅為參考。

青海西部更需要高速公路。地區(qū)獨特的地形地貌、氣候、水文、地質(zhì)特點，設(shè)計低造價公路是完全可能的。對完工路基測定彎沉值，優(yōu)化路面結(jié)構(gòu)設(shè)計是低造價的重要舉措